大规模机器学习在LinkedIn预测模型中的应用实践

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大规模机器学习在LinkedIn预测模型中的应用实践

预测模型在 LinkedIn 的产品中被广泛应用,如 Feed.广告.工作推荐.邮件营销.用户搜索等.这些模型在提升用户体验时起到了重要的作用.为了满足建模需求,LinkedIn 开发并且开源了 Photon-ML 大规模机器学习库.Photon-ML 基于 Apache Spark,能快速处理海量数据并具有强大的模型训练和诊断功能. 本文将从以下三个方面进行介绍: LinkedIn 产品使用预测模型的情况分享预测模型系统在实践中的成功经验和踩坑教训案例研究 LinkedIn 产品使用预测模…

SystemML大规模机器学习，优化算子融合方案的研究

SystemML大规模机器学习,优化算子融合方案的研究摘要许多大规模机器学习(ML)系统允许通过线性代数程序指定定制的ML算法,然后自动生成有效的执行计划.在这种情况下,优化的机会融合基本算子的熔合链的算子是无处不在的.这些机会包括 (1)更少的物化中间表示 (2)更少的输入数据扫描,以及 (3)利用算子链上的稀疏性. 自动算子融合消除了手写的需要融合运算符并显著提高复杂的或以前看不见的算子链.然而,现有的融合启发式算法,很难找到好的融合方法. 复杂DAG计划或局部分布式算子的混合计划.…

谷歌大规模机器学习：模型训练、特征工程和算法选择 (32PPT下载)

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/Xe3g2OSkE3BpIC2wdt5J-A 谷歌大规模机器学习:模型训练.特征工程和算法选择 (32PPT下载) 2017-01-26 新智元 1新智元编译来源:ThingsExpo.Medium 作者:Natalia Ponomareva.Gokula Krishnan Santhanam 整理&编译:刘小芹.李静怡.胡祥杰新智元日前宣布,获6家顶级机构总额达数千万元的PreA轮融资,蓝驰创投领投,红杉资本中国基金.高瓴智…

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 17—Large Scale Machine Learning 大规模机器学习

Lecture17 Large Scale Machine Learning大规模机器学习 17.1 大型数据集的学习 Learning With Large Datasets 如果有一个低方差的模型, 通常通过增加数据集的规模,可以获得更好的结果. 但是如果数据集特别大,则首先应该检查这么大规模是否真的必要,也许只用 1000个训练集也能获得较好的效果,可以绘制学习曲线来帮助判断. 17.2 随机梯度下降法 Stochastic Gradient Descent 如果必须使用一个大规模的训练集…

Machine Learning第十周笔记：大规模机器学习

博客已经迁移到Marcovaldo's blog (http://marcovaldong.github.io/) 刚刚完毕了Andrew Ng在Cousera上的Machine Learning的第十周课程,这周主要介绍的是大规模机器学习.现将笔记整理在以下. Gradient Descent with Large Datasets Learning With Large Datasets 在前面介绍bias-variance的时候.我们曾提到一个比較各种算法孰优孰劣的实验,结论是"it's…

[C12] 大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

大规模机器学习(Large Scale Machine Learning) 大型数据集的学习(Learning With Large Datasets) 如果你回顾一下最近5年或10年的机器学习历史.学习算法现在比5年前更好地工作的原因之一就是我们现在拥有了大量的数据,可以用来训练我们的算法.那么为什么要使用这么大的数据集呢?我们已经看到,获得高性能机器学习系统的最佳方法之一就是采用低偏差的学习算法,并且用大量的数据进行训练. 因此,如上图中,我们已经看到过的一个早期的在可混淆的单词之间进行分类…